MSEval：用于概念设计中材料选择的数据集以评估算法模型
机器学习
2024-07-16 v1 人工智能
摘要
材料选择在制造业到建筑业的许多行业中发挥着关键作用。材料选择通常在概念设计的多个循环之后进行，在此期间，设计师不断细化设计解决方案和预期的制造方法。在设计研究中，材料选择通常被视为一个只有单个正确答案的优化问题。此外，它还常常局限于特定类型的物体或设计功能，这会使得选择过程在计算上昂贵且耗时。在本文中，我们介绍了 MSEval，这是一个新的数据集，包含了来自各种设计简报和标准下的专家材料评估。此数据旨在作为基准，促进在概念设计中进行材料选择的机器学习模型的评估和修改。
引用
@article{arxiv.2407.09719,
title = {MSEval: A Dataset for Material Selection in Conceptual Design to Evaluate Algorithmic Models},
author = {Yash Patawari Jain and Daniele Grandi and Allin Groom and Brandon Cramer and Christopher McComb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.09719},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2405.03695